​2020 Vision on a Data Science Bootcamp Experience

🔗 2020 Vision on a Data Science Bootcamp Experience
On the learning experience at Metis Bootcamp, Remote format — Pre, During, and Post

🎥 How to convert text to speech using API | AWS | AI | Deep Learning
👁 1 раз ⏳ 3321 сек.
At Aleta Software Labs our goal is to achieve deep connection between AI and Human Beings.
.
.
In this tutorial the text to speech conversion is done by the Deep Learning model provided by
the AWS. And the service offered by the AWS accordingly is called as Amazon Polly.
The wide range TTS is yet to come . This is only a glimpse of how to make it working.
Using Amazon Polly these type of applications can be brought to production level within a matter of hours.
Lambda Functions available in the following li

🎥 Top 10 Algorithms in Data Mining (2008)
👁 1 раз ⏳ 706 сек.
WEBSITE: databookuw.com

This lecture highlights the top 10 algorithms of data mining circa 2008. This includes a variety of supervised and unsupervised methods and precedes the deep neural network revolution circa 2012.

🎥 Football Video Analysis Using Deep Learning
👁 2 раз ⏳ 2116 сек.
The talk will present how to combine classical computer vision techniques with deep learning methods to automate analysis of football videos. It'll cover efficient methods for ball and player detection and recognition in long shot video coverage of football games.


EVENT:
PyData Warsaw 2019


SPEAKER:
Jacek Komorowski


PUBLICATION PERMISSIONS:
PyData provided Coding Tech with the permission to republish PyData talks


CREDITS:
PyData YouTube channel: https://www.youtube.com/channel/UCOjD18EJYcsBog4IozkF_7

🎥 Studying software evolution using topic models
👁 1 раз ⏳ 3331 сек.
Тематическое моделирование широко применяется в самых различных областях науки и ставит перед собой задачу выделения оределённых «тем» в наборе текстовых документов. Традиционно оно связано с естественными языками, но может быть успешно применено и для кода. Кроме моделирования тем в статике, темы часто моделируются в динамике — это используется, например, для визуализации изменений в тематике научных журналов, популярности научных статей на определённые темы или даже для отслеживания популярности новостей

​Identifying Sellers of Illicit Narcotics on Soundcloud.com Using Latent Dirichlet Allocation

🔗 Identifying Sellers of Illicit Narcotics on Soundcloud.com Using Latent Dirichlet Allocation
Topic Modeling of Soundcloud.com Comments using PyCaret

​What’s new for Transformers at the ICLR 2020 Conference?

🔗 What’s new for Transformers at the ICLR 2020 Conference?
Transformers are attention-based neural architectures that propelled the field of NLP to new highs after their introduction. The…

🎥 Build and deploy PyTorch models with Azure Machine Learning
👁 1 раз ⏳ 3777 сек.

🎥 Solving PDEs with the FFT, Part 2 [Python]
👁 1 раз ⏳ 924 сек.
This video continues to show how to solve PDEs with the FFT in Python.

Book Website: http://databookuw.com
Book PDF: http://databookuw.com/databook.pdf

These lectures follow Chapter 2 from:
"Data-Driven Science and Engineering: Machine Learning, Dynamical Systems, and Control" by Brunton and Kutz

Amazon: https://www.amazon.com/Data-Driven-Science-Engineering-Learning-Dynamical/dp/1108422098/

Brunton Website: eigensteve.com

​«Большой брат» на службе добра. Как сборщики данных и программатик-компании помогают в борьбе с коронавирусом

🔗 «Большой брат» на службе добра. Как сборщики данных и программатик-компании помогают в борьбе с коронавирусом
Крупнейший в мире агрегатор и продавец данных о пользователях вышел из тени и стал активным участником медиадавления по поводу опасности коронавируса. Он помогае...

🎥 Машинное обучение. Семинар 6. Shap values
👁 3 раз ⏳ 4290 сек.
Лекции по машинному обучению: https://www.youtube.com/playlist?list=PL4_hYwCyhAvZyW6qS58x4uElZgAkMVUvj
Семинары по машинному обучению: https://www.youtube.com/playlist?list=PL4_hYwCyhAvYPOWn6e44RKxEfRWEsPA1z

Монтаж: Роман Климовицкий

​30 шпаргалок по разным областям Data Science.

https://www.kdnuggets.com/2017/09/essential-data-science-machine-learning-deep-learning-cheat-sheets.html/3

🔗 30 Essential Data Science, Machine Learning & Deep Learning Cheat Sheets - KDnuggets
This collection of data science cheat sheets is not a cheat sheet dump, but a curated list of reference materials spanning a number of disciplines and tools.

​Google at ICLR 2020">
Google at ICLR 2020

🔗 Google at ICLR 2020
Posted by Christian Howard, Google Research This week marks the beginning of the 8th International Conference on Learning Representations ...

​Альтернативное понимание контекста с помощью статистической языковой модели

🔗 Альтернативное понимание контекста с помощью статистической языковой модели
Написал библиотеку для работы со статистическими языковыми моделями – ALM. Надеюсь получить комментарии, критику, предложения. В интернете полно статей на тему...

​Training Neural Network from Scratch using PyTorch in just 7 cells

🔗 Training Neural Network from Scratch using PyTorch in just 7 cells
MNIST Hand Digit Recognition using PyTorch in just 7 cells using Neural Network (Multi-layer perceptron) from Scratch

​Develop an Interactive Drawing Recognition App based on CNN — Deploy it with Flask

🔗 Develop an Interactive Drawing Recognition App based on CNN — Deploy it with Flask
A quick and easy tutorial about an essential technology for your Data Science projects.

🎥 Machine Learning With Python Video 17 : Support Vector Regression (SVR)
👁 1 раз ⏳ 811 сек.
In this video we will discuss about support vector regression that is a part of support vector machine , as we know support vector machines can be used for both regression and classification data type .SVMs solve binary classification problems by formulating them as convex optimization problems. The optimization problem entails finding the maximum margin separating the hyperplane, while correctly classifying as many training points as possible. SVMs represent this optimal hyperplane with support vectors.

​Real Time Face And Eye Detection Using Python

🔗 Real Time Face And Eye Detection Using Python
In this video, I explained about how to detect eye and face in realtime with the help of haar cascade files in python and also I explained each and every line used in this code. if you have any doubt or any suggestions let me know in the comment section.

​NVIDIA Announce MONAI Open Source AI Framework for Healthcare Research

MONAI is a PyTorch-based, open-source framework for deep learning in healthcare imaging.

https://blogs.nvidia.com/blog/2020/04/21/monai-open-source-framework-ai-healthcare/?ncid=so-twit-79443#cid=ix11_so-twit_en-us

Code: https://github.com/Project-MONAI/MONAI

Docs: https://monai.readthedocs.io/en/latest/
Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data

🔗 NVIDIA Blogs: MONAI Open Source AI Framework for Healthcare Research
Establish a high quality framework supporting scientific development in medical imaging AI.

Опубликован 6ой урок ( https://youtu.be/7zyL5apWm1M ) курса “Язык R для пользователей Excel”.

Это один из самых важных уроков курса, в ходе которого вы научитесь группировать таблицы, и производить вычисления по каждой группе.

В данном уроке мы рассмотрим функции group_by() и семейство функций summarise().

Поблагодарить и поддержать курс можно любой произвольной суммой на этой странице: https://secure.wayforpay.com/payment/r4excel_users .

Подписывайтесь на YouTube канал, что бы получать уведомление о выходе новых уроков ( https://www.youtube.com/R4marketing/?sub_confirmation=1 ).

Ссылки:
Подписаться на YouTube канал - https://www.youtube.com/R4marketing/?sub_confirmation=1
Видео 6 урока - https://youtu.be/7zyL5apWm1M
Материалы - https://github.com/selesnow/r4excel_users/tree/master/lesson_6
Весь плейлист курса - https://www.youtube.com/playlist?list=PLD2LDq8edf4pgGg16wYMobvIYy_0MI0kF
Страница курса - https://selesnow.github.io/r4excel_users/
Благодарности - https://secure.wayforpay.com/payment/r4excel_users

🎥 Язык R для пользователей Excel #6: Группировка и агрегация данных на языке R
👁 1 раз ⏳ 760 сек.
В этом видео мы разберём одну из основных операций анализа данных, группировку и агрегацию. В ходе урока мы будем использовать пакет dplyr из библиотеки tidyverse и функции group_by() и summarise().

Мы рассмотрим всё семейство функций summarise(), т.е. summarise(), summarise_if() и summarise_at().

Список основных агрегирующих функций:
sum - суммирование
mean - среднее арифметическое
min - минимальное
max - максимальное
median - медиана
length - количество

====================
Поддержать автора курса: ht